scala循环_scala循环求和

大数据专业好学吗？

大数据是什么？

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在麦肯锡全球研究所给出的定义中指出：大数据即是一种规模大到在获取，存储，管理，分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据。简单而言大数据是数据多到爆表。大数据的单位一般以PB衡量。那么PB是多大呢？1GB=1024MB ，1PB=1024GB才足以称为大数据。

大数据有1 可读性往往不好什么特点？

大数据技术专业属于交叉学科：以统计学、数学、计算机为三大支撑性学科；生物、医学、环境科学、经济学、学实时数据采集、管理学为应用拓展性学科。 此外还需学习数据采集、分析、处理软件，学习数学建模软件及计算机编程语言等，知识结构是二专多能复合...

学习起来还是有一定难度的

如果自学的话会更加的难

如果要学习的话中公优就业

国内一家做教育A股上市的企业

市值一千五百多亿

教学质量、教学设施、教学环境、教学服务都比较有保障

大数据主要学什么

此外还需学习数据采集、分析、处理软件，学习数学建模软件及计算机编程语言等，知识结构是二专多能复合的跨界人才(有专业知识、有数据思维)。

由于大数据涉及到的内容比较多，而且大数据技术与行业领域也有比较紧密的联系，所以在

更多与大数据相关的信息可以到达内了解，

静态网页基础（HTML+CSS）

主要技术包括：html常用标签、CSS常见布局、样式、定位等、静态页面的设计制作方式等

JaSE+JaWeb

主要技术包括：ja基础语法、ja面向对象（类、对象、封装、继承、多态、抽象类、接口、常见类、内部类、常见修饰符等）、异常、、文件、IO、MYSQL(基本SQL语句作、多表查询、子查询、存储过程、事务、分布式事务)、JDBC、线程、反射、Socket编程、枚举、泛型、设计模式

前端框架

主要技术包括：Ja、Jquery、注解反射一起使用，XML以及XML解析、解析dom4j、jxab、jdk8.0新特性、SVN、Men、easyui

企业级开发框架

主要技术包括：Hibernate、Spring、SpringMVC、log4j slf4j 整合、myBatis、struts2、Shiro、redis、流程引擎activity， 爬虫技术nutch,lucene，webServ CXF、Tomcat集群和热备 、MySQL读写分离

初识大数据

主要技术包括：大数据前篇（什么是大数据，应用场景，如何学习大数据库，虚拟机概念和安装等）、Linux常见命令(文件管理、系统管理、磁盘管理)、Linux Shell编程（SHELL变量、循环控制、应用）、Hadoop入门（Hadoop组成、单机版环境、目录结构、HDFS界面、MR界面、简单的SHELL、ja访问hadoop）、HDFS(、SHELL、IDEA开发工具使用、全分布式集群搭建)、MapReduce应用(中间计算过程、Ja作MapReduce、程序运行、日志)、Hadoop高级应用(YARN框架介绍、配置项与优化、CDH、环境搭建)、扩展(MAP 端优化，COMBINER 使用方法见,TOP K,SQOOP导出,其它虚拟机VM的快照,权限管理命令,AWK 与 SED命令)

大数据数据库

主要技术包括：Hive入门（Hive、Hive使用场景、环境搭建、架构说明、工作机制）、Hive Shell编程（建表、查询语句、分区与分桶、索引管理和视图）、Hive高级应用(DISTINCT实现、groupby、join、sql转化原理、ja编程、配置和优化)、hbase入门、Hbase SHELL编程(DDL、DML、Ja作建表、查询、压缩、过滤器)、细说Hbase模块（REGION、HREGION SERVER、HMASTER、ZOOKEEPER、ZOOKEEPER配置、Hbase与Zookeeper集成）、HBASE高级特性(读写流程、数据模型、模式设计读写热点、优化与配置)

主要技术包括：Flume日志采集，KAFKA入门（消息队列、应用场景、集群搭建）、KAFKA详解（分区、主题、接受者、发送者、与ZOOKEEPER集成、Shell开发、Shell调试）、KAFKA高级使用（ja开发、主要配置、优化项目）、数据可视化（图形与图表介绍、CHARTS工具分类、柱状图与饼图、3D图与地图）、STORM入门（设计思想、应用场景、处理过程、集群安装）、STROM开发（STROM MVN开发、编写STORM本地程序）、STORM进阶（ja开发、主要配置、优化项目）、KAFKA异步发送与批量发送时效，KAFKA全局消息有序，STORM多并发优化

SPARK数据分析

主要技术包括：SCALA入门(数据类型、运算符、控制语句、基础函数)、SCALA进阶(数据结构、类、对象、特质、模式匹配、正则表达式)、SCALA高级使用（高阶函数、科里函数、偏函数、尾迭代、自带高阶函数等）、SPARK入门(环境搭建、基础结构、运行模式)、Spark数据集与编程模型、SPARK SQL、SPARK 进阶（DATA FRAME、DATASET、SPARK STREAMING原理、SPARK STREAMING支持源、集成KAFKA与SOCKET、编程模型）、SPARK高级编程（Spark-GraphX、Spark-Mllib机器学习）、SPARK高级应用（系统架构、主要配置和性能优化、故障与阶段恢复）、SPARK ML KMEANS算法，SCALA 隐式转化高级特性

对于零基础想要学习大数据的人，一开始入门可能不会太简单。学习大数据至少需要掌握一门计算机编程语言，计算机编程语言有很多，Ja是目前使用的比较广泛的编程语言之一。所以，学习大数据，掌握好Ja是必不可少的。

另外学习大数据必须要学习大数据中心常识，大数据技术体系很复杂，与物联网、移动互联网、人工智能、云核算等都有着精密的关系。所以，Hadoop生态体系；HDFS技术；HBASE技术；Sqoop运用流程；数据仓库东西HIVE；大数据离线剖析Spark、P而必须使用return的代码往往意味着存在“多路径返回”的问题，即return存在多个条件分支中，并借助return中断返回的特性来处理分支。《代码大全》中不建议这么做。因为ython言语；数据实时剖析Storm等都是学习大数据需要了解和掌握的。

一般来说，在一线城市，以BAT来说它们企业给应届毕业生的起薪并不高，但只要工作拼命、能力出众，事实上入职后的2、3年里就很容易拿到15万元以上的年薪。而在三线互联网公司，同等条件下，普通技术员工的年薪一般能达到15万元左右。而准二线的互联网公司的普通员工薪水基本也能达到或超过20万元，与许多传统行业相比，这样的收入水平令人艳羡。工作经验超过5年后，互联网企业中的收入距就会拉大。

大数据方向的内容非常广而且多，智能说某一个方向，比如开发会学LINUX、HADOOP、关系型数据库及分布式数据库、SPARK流处理应用等，当然Ja是基础一定要学的。

如果你学的是大数据分析学的内容又不一样，会学一些用于分析的软件。

1、可视化分析

大数据分析的使用者有大数据分析专家，同时还有普通用户，但是他们二者对于大数据分析最基本的要求就是可视化分析，因为可视化分析能够直观地呈现大数据特点，同时能够非常容易被读者所接受，就如同看图说话一样简单明了。

2、数据挖掘算法

大数据分析的理论核心就是数据挖掘算法，各种数据挖掘的算法基于不同的数据类型和格式才能更加科学地呈现出数据本身具备的特点。

3、预测性分析能力

大数据分析最重要的应用领域之一就是预测性分析，从大数据中挖掘出特点，通过科学的建立模型，之后便可以通过模型带入新的数据，从而预测未来的数据。

4、语义引擎

大数据分析广泛应用于网络数据挖掘，可从用户的搜索、标签、或其他输入语义，分析，判断用户需求，从而实现更好的用户体验和广告匹配。

基础课程：数学分析、高等代数、普通物理数学与信息科学概论、数据结构、数据科学导论、程序设计导论、程序设计实践。

必修课：离散数学、概率与统计、算法分析与设计、数据计算智能、数据库系统概论、计算机系统基础、并行体系结构与编程、非结构化大数据分析。

选修课：数据科学算法导论、数据科学专题、数据科学实践、互联网实用开发技术、抽样技术、统计学习、回归分析、随机过程。

更多的详细了解可以到CDA数据认证中心了解一下 。CDA（Certified Data Analyst），是大数据和人工智能时代面向范围全行业的数据分析专业人才职业简称，具体指在互联网、金融、咨询、电信、零售、医疗、旅游等行业专门从事数据的采集、清洗、处理、分析并能制作业务报告、提供决策的新型数据人才。全球CDA持证者秉承着先进商业数据分析的新理念，遵循着《CDA职业道德和行为准则》新规范，发挥着自身数据专业能力，推动科技创新进步，助力经济持续发展。

大数据学习一般是指大数据开发的学习，主要学习hadoop、spark、storm、超大集群调优、机器学习、并发编程等，加米谷的具体如下：

Ja

大数据基础：Linux大数据主要学：基础、Men基础

HDFS分布式文件系统

MapReduce分布式计算模型+Yarn分布式资源管理器+Zookeeper分布式协调服务

Scala大数据黄金语言+kafka分布式总线系统

SparkCore大数据计算基石+SparkSQL数据挖掘利器+SparkStreaming流式计算平台

SparkMllib机器学习平台+SparkGraphx图计算平台

大数据项目实战

面向对象程序设计、Hadoop实用技术、数据挖掘、机器学习、数据统计分析、高等数学、Python编程、JAVA编程、数据库技术、Web开发、Linux作系统、大数据平台搭建及运维、大数据应用开发、可视化设计与开发等

大数据主要学习一些大数据工具hadoop、spark，ja基础与核心技术、linux作系统、数据挖掘、机器学习等

大数据专业好学吗？

大数据是什么？

在麦肯锡全球研究所给出的定义中指出：大数据即是一种规模大到在获取，存储，管理，分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据。简单而言大数据是数据多到爆表。大数据的单位一般以PB衡量。那么PB是多大呢？1GB=1024MB ，1PB=1024GB才足以称为大数据。

大数据好学不好学你看完这这就明白了：有什么特点？

大数据技术专业属于交叉学科：以统计学、数学、计算机为三大支撑性学科；生物、医学、环境科学、经济学、学、管理学为应用拓展性学科。 此外还需学习数据采集、分析、处理软件，学习数学建模软件及计算机编程语言等，知识结构是二专多能复合...

学习起来还是有一定难度的

如果自学的话会更加的难

如果要学习的话中公优就业大数据从整体上看分为四个特点，

国内一家做教育A股上市的企业

市值一千五百多亿

教学质量、教学设施、教学环境、教学服务都比较有保障

为什么 Scala 不建议用 return

因此，如果发现不得不使用return的时候，应该重新审视下流程是否应该改写，过多的嵌套循环是否能拆分成多个函数递归，lambda等形式

和Ruby类似，Scala中将出现的变量作为return的值。

使用return必须显式指定返回类型，使Scala失去推断返回值类型的能力。

因此，没必要使用retu好学不好学你看完这这就明白了：rn关键字了。

2 并不是非要这么做

而在Scala中，鼓励使用函数式的风格更加让Return显得没有用武之地。

为什么 Scala 不建议用 return

和Ruby类似，Scala中将出现的变量作为return的值。

使用return必须显式指定返回类型，使Scala失去推断返回值类型的能力。

因此，没必要使用return关键字了Hbase分布式数据 库+Hive分布式数据仓库。

2 并FlumeNG分布式数据采集系统+Sqoop大数据迁移系统不是非要这么做

而在Scala中，鼓励使用函数式的风格更加让Return显得没有用武之地。